Als Datenassimilation bezeichnet man das Verfahren, welches den atmosphärischen Anfangszustand, auch Analyse genannt, für den Start einer Modellvorhersage bereitstellt. Dafür werden vorangegangene Modellzustandsvorhersagen und in Echtzeit verfügbare Beobachtungen von Temperatur, Druck, Feuchte, Wind und Niederschlag, die ungleichmässig im gesamten Vorhersagegebiet verteilt sind, so kombiniert, dass eine bestmögliche Schätzung des aktuellen atmosphärischen Zustands auf dem Modellgitter erhalten wird.
Im Fall von Ensemble-Systemen wie ICON-CH1-EPS und ICON-CH2-EPS wird eine Schar von leicht unterschiedlichen Anfangszuständen benötigt. Dieses Analyse-Ensemble wird an der MeteoSchweiz mit Hilfe des Ensemble-Datenassimilationssystems KENDA (Kilometer Scale Ensemble Data Assimilation) berechnet. Für die hochaufgelöste Ensemblevorhersage auf der konvektiven Skala wird das Analyse-Ensemble auf dem ICON-CH1-EPS Gitter mit 1.0 km Maschenweite und 80 Schichten in einem Assimilationszyklus stündlich mit Messdaten aktualisiert. Die verwendete Methode, der Local Ensemble Transform Kalman Filter (LETKF), gewichtet Beobachtungen und Modellzustände mit den jeweiligen Unsicherheiten um eine bestmögliche Schätzung des aktuellen atmosphärischen Zustands zu erzeugen. Zusätzlich stellt der LETKF eine Schar von leicht abweichenden Analysen bereit, welche die Unsicherheit der Zustandsschätzung repräsentieren. Von diesem Analyse-Ensemble wird die ICON-CH1-EPS Vorhersage alle drei Stunden (00, 03, … 21 UTC) gestartet. Um die atmosphärischen Anfangszustände für die ICON-CH2-EPS Vorhersagen zu erhalten, wird das Analyse-Ensemble alle sechs Stunden (00, 06, 12 und 18 UTC) mit Hilfe eines Upscalings vom höheraufgelösten ICON-CH1-EPS Gitter auf das ICON-CH2-EPS Gitter interpoliert.